Rolling Snowball

다큐멘테이션 : https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.duplicated.html Q. 표와 데이터가 있다. 그런데 중복이면 안되는 열 있거나, (ex. 생일이 똑같은 유저는 얼마든지 있어도 상관없는데, 전화번호가 똑같으면 안된다.) 입력할 때 오류가 있어서 모든 내용이 완전히 중복된 행이 있는 것 같은데 확인하기 어려울 때, 아니면, 모든 열의 값에 겹치는 것이 하나도 없는 행들만 남기고 싶을 땐 어떻게 해야할까? A. 표를 판다스 데이터프레임으로 만들어 해결한다. pandas.DataFrame.duplicated() 는 중복인 row가 있으면, True를 반환해주는데, 이를 몇가지 상황에서 활용할 수 있다. 1. 특정 컬럼이 중..

데이터 프레임 전체에서 특정한 조건에 해당하는 행들을 제거한 새 데이터 프레임을 만드는 작업을 했다. 1. for idx, row in df.itterrows(): 를 활용하여 데이터 프레임 각 행마다 작업을 수행했을 때 작업 속도 : 36분 2. 특정한 조건을 condition으로 만들어 df[condition]으로 필터링한 경우의 작업 속도 : 460ms 약 4760배 속도가 향상되었다.

감상 : 어제에 이어 파이썬 라이브러리 판다스를 공부하고, 적용하는 연습을 해본 시간 마찬가지로 지난 데이터 분석 과정 수강 때 공부했던 내용이라 복습을 하는 정도였다. 2. 파이썬으로 데이터 주무르기, pandas pandas를 활용해서 데이터프레임을 다뤄봅시다. 수업에 사용된 covid 데이터 I. pandas 시작하기 import pandas as pd II. pandas로 1차원 데이터 다루기 - Series 1-D labeled array 인덱스를 지정해줄 수 있음 s = pd.Series([1,4,9,16,25]) s 0 1 1 4 2 9 3 16 4 25 dtype: int64 #인덱스 지정이 가능하기 때문에 딕셔너리로 생성이 가능함 t = pd.Series({'one':1, 'two': 2..

프로그래머스 AI 수업 멘토님이 추천해주신, numpy, pandas 연습 문제들을 모아놓은 링크 넘파이와 판다스 각각 101 문제씩 있고, 1번은 그냥 프린트 찍어라 수준의 아주 아주 쉬운 문제이기 때문에 쭉 아래로 훑어 가면서 보다가 '가물가물하다' 싶은 부분부터 보면서 연습문제를 풀어보면 좋을 것 같다. www.machinelearningplus.com/python/101-numpy-exercises-python/ 101 Numpy Exercises for Data Analysis The goal of the numpy exercises is to serve as a reference as well as to get you to apply numpy beyond the basics. The ques..